本书首先，结合新媒体技术专业培养体系，从新媒体行业需求出发开展教材编写，注重培养学生关于大数据及新媒体的理论基础和实践能力。其次，结合传统数据挖掘基础理论及大数据处理技术，以新媒体行业需求为切入点进行教材的编写。最后，结合新媒体技术专业的知识体系总体构架，来设计大量新媒体案例，为新媒体技术专业的教学工作提供实践支撑。

本书基于模块化理论和开放建筑理论，针对微型居住空间单元和模块分类、组合方法和设计实践进行探索。首先通过文献研究总结相关概念、理论及国内外工业化住宅发展历程，分析微型居住空间模块化设计与装配式住宅结合的可行性；通过实地走访和问卷调研，归纳当前装配式微型居住空间品质现状和设计问题，为功能模块优化设计提供科学合理的判断依据。其次根据调研问题，整合现有模块分类、组合设计方法，结合住居学理论，对微型居住空间功能模块进行优化设计，提出弹性模块化设计思路和功能模块分类方法，采用参数化设计方法对基本模

本书是一本探究环境艺术设计与美学的书籍，共分为五章。第一章为环境艺术设计概述，分别介绍了环境艺术设计的相关概念、环境艺术设计的目的、环境艺术设计的风格和原则、环境艺术设计的发展趋势。第二章为环境艺术设计的要素与方法，从要素、思维、方法三方面对环境艺术设计进行深入介绍。第三章介绍了环境艺术设计中的美学规律与生态美学，阐述了环境艺术设计中的美学规律、环境艺术设计中的生态美学。本书第四章为中国传统美学思想在环境艺术设计中的体现，包括儒家设计美学、道家设计美学、禅宗设计美学。本书最后一章为中国

《电气工程基础》分为上、下册。下册主要讨论：远距离输电技术，电力系统的内部过电压和防雷保护，电力系统的继电保护、控制与信号系统，电力系统自动化以及变电所电气部分设计的基本方法。陈慈萱教授，博士导师现任湖北省消防协会珈理事长，中国电机工程学会避雷器分委会副主任委员。全国人民代表大会第7届第8届代表。她在科研方面有成果24项，曾获1978年全国科学大会奖，获省部级科技进步奖三次。出版的著译10本，作为第一编著的《高压电器》获能源部电力灯高校优秀教材二等奖。

本书分为上、下册，此为上册。全书主要包括电力系统组成的特点和接线方式，电气主设备和负荷，电力系统在稳态、暂态下基本理论和方法，远距离输电技术，电力系统的内部过电压和防雷保护，继电保护，电力系统自动控制技术，变电所电气部分设计的基本方法等。本书在第一版的基础上，结合我国电力工业的发展，对各章进行了修订和补充，将电力系统通信和电力系统自动控制技术这两章的内容进行了整合，构成为电力系统自动控制技术一章。

本书基于作者现有的知识水平，概述了管材塑性加工领域的一些*新进展。重点介绍管材绕弯成形工艺技术的研究进展，从绕弯工艺、塑性力学理论基础、成形过程数值模拟、成形缺陷抑制等多方面入手，对现有研究成果进行总结。此外，本书还收录了现有文献中常见的管材材料，如不锈钢、铝合金、钛合金和铜合金等，可供读者参考。本书内容涵盖现有文献中对绕弯工艺的研究成果，如绕弯成形工艺参数优化、管材塑性加工力学理论分析模型、绕弯成形缺陷的形成与变化规律，等等。

本报告主要介绍了新材料数据库建设与发展、极端服役环境的航空材料、高分子材料在高速铁路轨道工程中的应用、热伏发电技术与应用进展、半导体存储器的关键材料和器件、锑化物半导体、智能材料技术开发与应用、储氢材料、下一代动力与储能技术、水处理新材料、生物降解塑料等各类新材料的的特性、应用与先进技术，指出当前的技术难题，为未来我国新材料领域的技术突破指明方向。报告关注当前的战略原材料，重点阐明了钽、铌、钨、钼、钛、锆、铪、铟、硒、碲、镓的分离与提纯技术。

本书为全国电力行业十四五规划教材，全书分为七个学习情境，主要内容包括绿色建筑概述、绿色建筑内涵、绿色建筑设计策略、绿色建筑主要技术、绿色建筑评价、我国发展绿色建筑的前景和优势、绿色建筑案例。本书旨在帮助读者了解绿色建筑的重要性和实践方法，理论与实践相结合，经典案例讲解，项目任务式编写方式，更适合读者学习和理解。本书配套丰富的数字资源，供读者在线学习。本书可作为高职高专院校建筑类专业教材，也可供相关人员参考。

本书分为上、下两篇，上篇为机电设备维护维修，下篇为机电设备现场管理。上篇包括设备维修管理基础知识、设备的故障诊断技术及计划维修、设备维修的拆卸与装配、典型的修复技术、电气设备的维修、常用高低压成套电气设备的维护、起重设备的维护；下篇包括机电设备管理要求、内容及基础工作，设备的资产及价值管理、设备的现场管理与检修、设备点检及TPM管理、动力设备及起重设备的管理。

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。
本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强